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问题描述 从键盘输入一个不超过8位的正的十六进制数字符串，将它转换为正的十进制数后输出。 注：十六进制数中的10~15分别用大写的英文字母A、B、C、D、E、F表示。 样例输入 FFFF 样例输出
解题思路：第一：用for循环 第二：判断数组中的元素是否与输入的元素相匹配，匹配就输出下标， 第三：如果for循环找不到输出-1
求1~n中质数的个数 void get_primes(int n) { for(int i = 2; i <= n; i ++) { if(!st[i]) { primes[cnt ++] = n;
效果图： Marked B/W image Result Marked B/W image Result Marked B/W image Result
void merge_sort(int q[], int l, int r) { if (l >= r) return; int mid = l + r >> 1; merge_sort(q, l, mid); merge_sort(q, mid
由于int有其本身的范围，所以，求阶乘很容易溢出 为此 我们用一个数组a[n]来存放阶乘结果的每一位，阶乘从1开始,a[0] = 1 1*2 = 2; a[0] = 2; 2*3 = 6;
跟快速幂一样的代码，主要是理解题意 #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; typedef long long LL; LL qmi(int a, int b, int p) {
时间限制：1.0s 内存限制：512.0MB 问题描述 Torry从小喜爱数学。一天，老师告诉他，像2、3、5、7……这样的数叫做质数。Torry突然想到一个问题，前10
选择排序 一趟遍历记录最小的数，放在第一个位置 在一趟遍历记录剩余列表中最小的数，继续放置 … 代码实现 # -*- coding: utf-8 -*- # @File : select_sort_demo.py # @Date : 2018-06-11 import
关于分类问题的例子： 垃圾邮件分类问题 分类网上交易 对肿瘤的分析辨别预测 logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。 基本思想： 1.寻找合适的假设函数，即分类函数，用以预测输入数据的判断结果；构造代价函数，即损失函数，用以表2
2.5 堆栈堆栈（Stack）是一组相同数据类型的组合，所有的操作均在堆栈顶端进行，具有“后进先出”的特性。所谓后进先出，其实就如同自助餐中餐盘在桌面上一个一个往上叠放，在取用时先拿最上面的餐盘，这是典型的堆栈概念的应用，如图2-37所示。 图2-37 自助餐中餐盘存取就是一种堆
恢复归档或深度归档存储对象(Python SDK) 功能说明 归档要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。
效果图： 冒泡排序： 冒泡排序 是一种 排序 算法 就是把 数字 小的和 数字 大的进行位置的调换 部分的公司招聘 也拿来当做 面试题 … 为什么叫冒泡排序？ 冒泡排序就是 和水里面产生的气泡一样从小到大的慢慢的升起 所以就叫冒泡排序 完整代码： 排序 int[] arr =
面试官：说一说你常用的加密算法有哪些？ 加密算法通常被分为两种：对称加密和非对称加密。其中，对称加密算法在加密和解密时使用的密钥相同；非对称加密算法在加密和解密时使用的密钥不同，分为公钥和私钥。此外，还有一类叫做消息摘要算法，是对数据进行摘要并且不可逆的算法。 这次我们了解一下消息摘要算法。
group has reach or exceed 5. 该设备组深度已达上限，不允许再次注册子设备组 请更换深度较小的父设备组的ID进行注册，该群组深度已达上限，不允许再注册子群组。
❤️❤️❤️感谢各位朋友接下来的阅读❤️❤️❤️ 文章目录 一、leetcode算法 1、存在重复元素1.1、题目1.2、思路1.3、答案 一、leetcode算法 1、存在重复元素 1.1、题目 给你一个整数数组 nums 。如果任一值在数组中出现
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ct2521.shtml 深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势，作为一个十余年来快速发展的崭新领域，越来越受到研究者的关注。卷积神经网络（CNN）模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构，其性能在近年来深度学习任务上逐步提高。由于可以自动学习样本数据的特征表示，卷积神经网
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前言： 这个专栏我将分享我的 TensorFlow2 学习过程，力争打造一个的轻松而高效的TensorFlow2入门学习教程，想学习的小伙伴可以关注我的动态！我们一起学习，一起进步！ 相关文章：【TF2.0深度学习实战——图像分类】 文章目录 一、回归问题
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